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エイダ、ジャックス、そして NewLimits社のデータ アーキテクチャチームがストリーム処理の課題を乗り越えて、年間最大のスポーツイベントである”Vゲーム”に備える物語をご覧ください。
NewLimits社はここ数か月で前例のない成長を遂げ、複数のチームが同じデータストリームを処理するようになりました。この重複によりデータの品質と一貫性に課題が生じ、Vゲームでの限定版シューズの発売が間に合わない可能が出てきました。信頼できる最新の情報がなければ、チームは各地域に必要なシューズのデザイン、生産量、配送スケジュールを計画できません。
エイダとジャックスは、Vゲームに間に合うようにタイムリーで管理しやすく、費用対効果の高いストリーム処理テクノロジーを導入できるでしょうか?
Apache Flink® がその解決策かもしれません。エイダとジャックスは、ストリーム処理の力を活用する秘密を解き明かせるでしょうか?それとも、運用の複雑さ、習得の困難さ、社内サポートの負担がそれを阻むでしょうか?はたまた、シンプルなサーバーレス Flink ソリューションがその答えになるのでしょうか...
ふたりがFlink と Kafka を連携して活用する方法を探ります。最適解は「組み合わせ」??
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P.S. 見逃した方はこちらで第1巻もどうぞ。